Diseño de un aplicativo basado en técnicas de aprendizaje automático-visión por computador para la evaluación de la carga de trabajo fisiológica en tareas manuales dinámicas

Date
2022-07-11Authors
Vergara Rubio, Paula AlejandraRosero Pauwels, Valentina
Quesada Martinez, Cristhian Felipe
Cubillos Cifuentes, Valentina
Directors
Saavedra Robinson, Luis AndrésPublisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ingeniería
Program
Ingeniería Industrial
Obtained title
Ingeniero (a) Industrial
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
Metadata
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English Title
Design of an application based on machine learning- computer vision techniques for the physiological workload assessment in dynamics manual taskResumen
Hoy en día, la ergonomía ha ido asumiendo un papel muy importante dentro de las organizaciones, ya que éstas imponen mayores exigencias a los empleados para seguir siendo competitivas en el mercado. Esta disciplina hace hincapié en el cuidado de las personas que trabajan en las organizaciones, proporcionando a los empleados un entorno de desarrollo más productivo y reduciendo el riesgo de obtener trastornos musculoesqueléticos en los empleados que realizan actividades manuales dinámicas como el levantamiento y transporte de cargas.
Este proyecto de grado desarrolla mejoras en el método de evaluación ergonómica de observación directa, a través de la modificación de algoritmos donde se desarrolló una aplicación no invasiva que permite la visión por ordenador, para obtener y medir parámetros fisiológicos como la frecuencia cardiaca para realizar una evaluación ergonómica bajo los criterios de Frimat. La evaluación que ofrece la aplicación reducirá drásticamente la subjetividad de la evaluación del profesional y apoyará la transformación tecnológica integrada con la Industria 4.0, dando la posibilidad de que cualquier tipo de empresa pueda hacer uso de este tipo de tecnología sin aumentar drásticamente sus costes.
Este proyecto de grado se desarrolló principalmente bajo la metodología Design Thinking, desarrollando dentro de esta, otras metodologías o herramientas como el mapa de empatía, los cinco sombreros y SCRUM donde se realizó inicialmente la recolección de datos actuales y el análisis del centro, finalizando en el diseño completo de la aplicación y su correcto funcionamiento. La aplicación cumple con la medición de la frecuencia cardiaca del sujeto mientras realiza tareas de carga dinámica y a su vez con la medición del riesgo ergonómico que presenta.
Los datos reportados por la aplicación fueron respaldados, por un lado, al realizar un análisis estadístico a través de un ANOVA de medidas repetidas donde se obtuvo un resultado favorable mostrando que la combinación Altura-Repeticiones es la que presenta mayor efecto sobre la variable respuesta (FC). Por otro lado, la validación de su funcionamiento con un pulsómetro se realizó con una prueba estadística T emparejada, concluyendo que la aplicación tiene una eficacia del 97,5% respecto al equipo de medición directa.
Abstract
Nowadays, ergonomics has been assuming a very important role within organizations, as they impose higher demands on employees to remain competitive in the market. This discipline emphasizes the care of the people who work in organizations, providing employees with a more productive development environment and reducing the risk of obtaining musculoskeletal disorders in employees who perform dynamic manual activities such as lifting and carrying loads.
This degree project develops improvements in the ergonomic evaluation method of direct observation, through the modification of algorithms where a non-invasive application was developed that allows computer vision, to obtain and measure physiological parameters such as heart rate to perform an ergonomic evaluation under the criteria of Frimat. The evaluation offered by the application will drastically reduce the subjectivity of the evaluation of the professional and will support the technological transformation integrated with Industry 4.0, giving the possibility that any type of company can make use of this type of technology without drastically increasing its costs.
This degree project was developed mainly under the Design Thinking methodology, developing within this, other methodologies or tools such as the empathy map, the five hats, and SCRUM where the collection of current data and the analysis of the center was initially performed, ending in the complete design of the application and its proper functioning. The application complies with the measurement of the heart rate of the subject while performing dynamic load tasks and in turn with the measurement of the ergonomic risk presented.
The data reported by the application were supported, on the one hand, by performing a statistical analysis through a repeated- measures ANOVA where a favorable result was obtained showing that the combination Height-Repetitions is the one that presents the greatest effect on the response variable (HR). On the other hand, the validation of its functioning with a pulsometer was carried out with a paired statistical T-test, concluding that the application has a 97.5% efficiency concerning the direct measurement equipment.
Keywords
ErgonomíaFrecuencia cardiaca
Detección facial
Visión por computador
Fisiología del trabajo
Aprendizaje automàtico
Aplicativo
Keywords
ErgonomicsHeart rate
Face detection
Computer vision
Work-physiology
Machine learning
Aplication
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